Сотрудники Уральского федерального университета вместе с иностранными коллегами разработали новый метод классификации метеороидов. Он позволяет точно и быстро выявлять факт падения метеорита и определять место его падения. Новый способ поможет быстро находить «космических пришельцев» и подробно анализировать их. Статья исследователей опубликована в журнале Monthly Notices of the Royal Astronomical Society.

«Мы представили различные характеристики — форму, состав, прочность, плотность, массу — метеороида в виде двух переменных α и β. Альфа выражает интенсивность сопротивления, которое метеорит испытывает во время своего полета, то есть темп его замедления в атмосфере. Параметр уноса массы бета показывает, как быстро метеороид теряет массу вдоль светящейся части его траектории», — рассказывает один из авторов работы, старший научный сотрудник лаборатории Extra terra consortium УрФУ Мария Грицевич.

С помощью нового метода ученые свели задачу идентификации метеороида и отнесения его к той или иной группе к решению двух физических уравнений. В первом участвуют обе переменных α и β. Оно описывает, как высота метеорного тела меняется в зависимости от его скорости. Другое использует только β и отражает зависимость массы от скорости метеороида.

«Параметры α и β можно получить, наблюдая атмосферную траекторию метеоров при их замедлении. Другие необходимые параметры полета метеоров, например коэффициент абляции — уменьшения массы метеороидов при прохождении плотных слоев атмосферы, выводятся из этих двух значений. С помощью нашего метода классификация метеороидов делается на основе не предположений, как раньше, а с помощью реальных наблюдений. При этом у каждого отдельного метеорного события своя, единственная, пара переменных α и β, которые, следовательно, обеспечивают однозначность интерпретаций», — отмечает соавтор работы, сотрудник испанского Института космических наук Мануэль Морено-Ибаньес.

Исследователи уверены, что применение их критерия делает расчеты проще, быстрее, в то же время детальнее и экономичнее, а главное — объективнее и точнее. Человеческий фактор, субъективность предположений исключаются, вводные данные подвергаются компьютерной обработке. Надежность нового подхода позволяет, в частности, достоверно классифицировать фрагментированные и полностью аблированные метеороиды, подвергшиеся сильному воздействию земной атмосферы, такие как Тунгусский феномен.